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Enregistrement W2046863655 · doi:10.2495/ws110161

Understanding the acceptance of market-based instruments for the ecosystem service of water quality

2011· article· en· W2046863655 sur OpenAlexafffundabout
G. L. Kerr, Henning Bjørnlund

Notice bibliographique

RevueWIT transactions on ecology and the environment · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensUniversity of LethbridgeUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesCanadian Water Network
Mots-clésAccountabilityContext (archaeology)MandateEnvironmental resource managementQuality (philosophy)BusinessLegitimacySet (abstract data type)Environmental planningComputer sciencePolitical scienceEnvironmental scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non point source (NPS) contamination in southern Alberta's agricultural belt is a known issue.While point source contamination is clearly regulated and managed the mandate and responsibility for dealing with NPS water quality issues appears unclear and overlapping.Market-based instruments (MBIs) are being promoted in Alberta as a tool to help meet environmental management goals.This paper explores the role legitimacy, accountability and fit of MBIs based on two sets of semi-structured interviews, conducted to provide the background, context and perceptions around MBIs for water quality.One set of interviews focused on experts in the area of developing, implementing or analyzing MBIs for environmental objectives.The second set of interviews focused on local subject matter experts and knowledgeable stakeholders in the case study areas in southern Alberta.Initial results indicate that while MBIs could have an important role in delivering better water quality outcomes, the issues of fit, accountability and legitimacy need to be addressed in the MBI design process.Currently these are not adequately addressed in the Alberta context MBIs are relatively new tools for environmental management.Q methodology will be employed to further expose the values orientations and perspectives.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,272

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,174
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,039 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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